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ARTIFICIAL INTELLIGENCE ENHANCED STRUCTURAL HEALTH MONITORING FOR EVALUATION OF TIME-DEPENDENT STRUCTURAL PERFORMANCE OF AGEING RAILWAY BRIDGES

Projektbeschreibung

KI-Lösung für sicherere und umweltfreundlichere Brücken

Die Eisenbahnbrücken in Europa sind überaltert und gefährden Leben, Infrastruktur und Klimaziele. Risse und unentdeckte Schwachstellen können unbemerkt bleiben, bis es zu spät ist, was zu plötzlichen Schließungen, kostspieligen Reparaturen oder sogar katastrophalen Zusammenbrüchen führen kann. Das im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen geförderte Projekt AIESHM entwickelt ein KI-gestütztes System zur Überwachung der strukturellen Gesundheit. Durch die Verknüpfung von maschinellem Lernen mit Sensordaten, visuellen Überprüfungen und fortschrittlicher Modellierung kann AIESHM Schäden frühzeitig und präzise erkennen. Diese kosteneffiziente Technologie fließt in ein auf Nachhaltigkeit ausgerichtetes System zur Anlagenverwaltung ein und hilft den technischen Fachleuten bei der Entscheidung über den besten Zeitpunkt für eine Reparatur oder Wartung. Das Ergebnis? Sicherere Brücken, weniger Ausfälle und eine deutliche Senkung der CO2-Emissionen, damit sowohl die Menschen als auch der Planet auf dem richtigen Weg bleiben.

Ziel

The aim of the present proposal is to develop an innovative Artificial Intelligence Enhanced Structural Health Monitoring (AIESHM) for evaluation of time-dependent structural performance of ageing railway bridges. This includes a sustainability and resilient-based asset management framework, which leads to significantly reducing the CO2 emission. The proposed AIESHM system, is used to identify the damages in order to prevent the failure or temporary closure, which could lead to loss of lives and additional costs namely construction of new bridge, slow down transportation rate and heavy traffic. This monitoring system will be (a) cost-effective, timely and accurate, (b) detectable for various types of damages, (c) reducing the CO2 emission (d) implemented to a new sustainability and resilient-based asset management framework. The combination of updating finite element model (FEM), which involves calibrating the FEM parameters using the measured responses of a bridge, data extraction of sensors and visual inspection integrated with machine learning (ML) will help us to get different damages in the best time. Then they are implemented in a new asset management framework which helps to select the best repair/maintenance strategy by an improved decision making process so that the green house gas emission reduces. The FEM updating technique employs optimization algorithms to minimize the difference between the predicted and measured responses, resulting to enhance the accuracy of SHM. By training ML algorithms on data, this model can capture the complex behavior of bridges and identify damage states. Furthermore, the new approach will be capable to predict the time-dependent residual capacity under railway and seismic loading in order to make the best decision to use or repair the bridge.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

UNIVERSITY OF SOUTHAMPTON
Netto-EU-Beitrag
€ 276 187,92
Adresse
Highfield
SO17 1BJ SOUTHAMPTON
Vereinigtes Königreich
Region
South East (England) Hampshire and Isle of Wight Southampton
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten